• 제목/요약/키워드: 피로위험관리시스템

검색결과 14건 처리시간 0.022초

웹기반 교량구조의 건전도 측정 시스템 개발에 관한 연구 (Research of Integrity Test System of Bridge Safety Based on Web)

  • 양옥렬;남명우
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
    • /
    • pp.410-413
    • /
    • 2010
  • 본 논문은 웹을 이용한 교량의 실시간 안전감시 시스템을 개발하였다. 시스템이 설치될 교량들은 열악한 환경에 놓일 수 있기 때문에 CDMA 모뎀을 이용하여 실시간 데이터 수집이 가능하도록 하였다. 또한 언제든지 시스템에 접근하여 손쉽게 관리할 수 있도록 웹을 기반으로 개발하였으며, 다양한 교량의 안전감시 센서정보를 하위(low) 레벨의 설정까지 가능하도록 설계하였다. 교량에서 수집된 데이터는 CDMA 모뎀을 통하여 원격 서버에 저장되며, 저장된 데이터는 가공되어 교량의 상태와 위험도를 실시간으로 웹브라우저 상에서 모니터링이 가능하고, 교량의 피로도, 노후화 및 건전도를 측정할 수 있다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치되었으며, 시스템의 효율성을 입증하였다.

  • PDF

AI 기반의 5축치아가공기 모니터링 시스템 개발 (Development of AI-based 5-axis tooth processing machine monitoring system)

  • 김홍윤;김서홍;박해련
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.753-755
    • /
    • 2021
  • 본 논문에서 기존의 치아가공기는 회전하는 모터를 사용하여 구성하였으나 이러한 모터는 정밀도, 반복정밀도가 50um 이하로 가공물 가공시에 치기공사나 치과의사가 사람에 맞추어 다시 작업을 해야하는 불편함과 시간적, 작업자의 피로도를 높일수 있는데 이러한 모터에 스크류나 밸트를 연결하여 선형적으로 움직일 수 있는 리니어모듈과 리니어모터를 적용하게되면 20um수준의 고정밀의 위치제어가 가능한 5축 치아가공기를 만들 수 있었다. 또한 MEMS센서를 이용하여 스핀들의 상태를 모니터링 하고 임계값을 지정하여 이상 신호 발생시 모터를 멈추어 위험상황에 대해서 인공지능기법을 이용하여 정지하거나 관리자에게 알림을 주어 효과적으로 5축치아가공기를 운영할 수 있도록 하였다.

AI 기반의 혈액투석기 모니터링 시스템 개발 (Development of AI-based Hemodialysis machine monitoring system)

  • 김홍윤;김서홍;박해련
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.282-283
    • /
    • 2022
  • 본 논문에서 기존의 혈액투석기는 회전하는 모터를 사용하여 구성하였으나 이러한 모터는 정밀도, 반복정밀도가 50um 이하로 가공물 가공시에 치기공사나 치과의사가 사람에 맞추어 다시 작업을 해야하는 불편함과 시간적, 작업자의 피로도를 높일수 있는데 이러한 모터에 스크류나 밸트를 연결하여 선형적으로 움직일 수 있는 리니어모듈과 리니어모터를 적용하게되면 20um수준의 고정밀의 위치 제어가 가능한 혈액투석기를 만들 수 있었다. 또한 MEMS센서를 이용하여 모터의 상태를 모니터링하고 임계값을 지정하여 이상 신호 발생시 모터를 멈추어 위험상황에 대해서 인공지능기법을 이용하여 정지하거나 관리자에게 알림을 주어 효과적으로 혈액투석기를 운영할 수 있도록 하였다.

건설 현장 CCTV 영상을 이용한 작업자와 중장비 추출 및 다중 객체 추적 (Extraction of Workers and Heavy Equipment and Muliti-Object Tracking using Surveillance System in Construction Sites)

  • 조영운;강경수;손보식;류한국
    • 한국건축시공학회지
    • /
    • 제21권5호
    • /
    • pp.397-408
    • /
    • 2021
  • 건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.